Federated Foundation Models on Heterogeneous Time Series

📄 arXiv: 2412.08906v1 📥 PDF

作者: Shengchao Chen, Guodong Long, Jing Jiang, Chengqi Zhang

分类: cs.LG

发布日期: 2024-12-12

备注: Accepted by Main Track in AAAI'25

💡 一句话要点

提出FFTS：一种异构时间序列联邦学习框架，用于训练泛化性强的基础模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 联邦学习 时间序列 基础模型 异构数据 泛化能力 正则化 跨领域学习

📋 核心要点

  1. 现有跨领域时间序列基础模型训练方法难以有效融合异构数据，导致模型泛化能力受限。
  2. FFTS通过联邦学习框架，在客户端训练特定模型，并引入正则化机制对齐共享知识。
  3. 实验表明，FFTS在时间序列预测、插补和异常检测等任务上表现出更强的泛化能力。

📝 摘要（中文）

训练具有鲁棒泛化能力，能跨越多种应用场景的通用时间序列基础模型仍然是一个开放的挑战。目前的研究主要集中于融合跨领域时间序列数据集，提取共享子序列作为token，然后在Transformer架构上训练模型。然而，由于不同领域之间存在显著的统计异质性，这种跨领域融合方法的效果并不理想，不如文本和图像的融合。为了应对这一挑战，本文提出了一种新的联邦学习方法来解决时间序列基础模型训练中的异质性问题，即FFTS。具体来说，每个数据持有组织都被视为联邦学习框架中的一个独立客户端，然后训练许多特定于客户端的本地模型，以保留每个数据集的独特特征。此外，一种新的正则化机制将被应用于客户端和服务器端，从而对齐来自不同领域的异构数据集之间的共享知识。在基准数据集上的大量实验证明了所提出的联邦学习方法的有效性。新学习的时间序列基础模型在跨领域时间序列分析任务（包括预测、插补和异常检测）上实现了卓越的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法直接融合来自不同领域的时间序列数据来训练基础模型，但由于各领域数据存在显著的统计异质性，导致模型难以学习到通用的表示，泛化能力较差。尤其是在时间序列领域，简单的融合策略效果不佳。

核心思路：利用联邦学习框架，将每个数据持有方视为一个独立的客户端，在本地训练模型，从而保留每个数据集的独特性。同时，通过在客户端和服务器端引入正则化机制，促使各个本地模型学习到共享的知识，从而提高模型的泛化能力。

技术框架：FFTS包含多个客户端和一个服务器。每个客户端拥有自己的时间序列数据集，并在本地训练模型。服务器负责聚合来自客户端的模型参数，并更新全局模型。客户端和服务器之间通过安全的方式交换模型参数，保护数据的隐私。整体流程包括：1）客户端本地模型训练；2）客户端模型参数上传至服务器；3）服务器端模型聚合与更新；4）服务器将更新后的模型参数发送给客户端。

关键创新：FFTS的关键创新在于利用联邦学习解决时间序列数据异质性问题，并设计了新的正则化机制来对齐不同领域之间的共享知识。与传统的联邦学习方法不同，FFTS更关注如何有效地提取和对齐时间序列数据中的共享模式。

关键设计：FFTS的关键设计包括：1）客户端本地模型的选择，可以使用Transformer等适用于时间序列数据的模型；2）联邦学习的聚合策略，例如FedAvg；3）正则化机制的设计，例如通过约束客户端模型参数与全局模型参数之间的距离，来促使客户端模型学习到共享的知识；4）损失函数的设计，需要考虑本地任务的性能以及正则化项的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个基准数据集上进行了实验，证明了FFTS的有效性。实验结果表明，FFTS在时间序列预测、插补和异常检测等任务上都取得了显著的性能提升。与传统的联邦学习方法相比，FFTS能够更好地处理时间序列数据的异质性，从而提高模型的泛化能力。具体的性能数据和提升幅度在论文中详细给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如金融、医疗、工业等。在金融领域，可以利用不同金融机构的时间序列数据训练一个通用的预测模型。在医疗领域，可以利用不同医院的患者数据训练一个通用的疾病诊断模型。在工业领域，可以利用不同工厂的生产数据训练一个通用的故障预测模型。该研究有助于打破数据孤岛，提高模型的泛化能力，从而更好地服务于各个行业。

📄 摘要（原文）

Training a general-purpose time series foundation models with robust generalization capabilities across diverse applications from scratch is still an open challenge. Efforts are primarily focused on fusing cross-domain time series datasets to extract shared subsequences as tokens for training models on Transformer architecture. However, due to significant statistical heterogeneity across domains, this cross-domain fusing approach doesn't work effectively as the same as fusing texts and images. To tackle this challenge, this paper proposes a novel federated learning approach to address the heterogeneity in time series foundation models training, namely FFTS. Specifically, each data-holding organization is treated as an independent client in a collaborative learning framework with federated settings, and then many client-specific local models will be trained to preserve the unique characteristics per dataset. Moreover, a new regularization mechanism will be applied to both client-side and server-side, thus to align the shared knowledge across heterogeneous datasets from different domains. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate the effectiveness of the proposed federated learning approach. The newly learned time series foundation models achieve superior generalization capabilities on cross-domain time series analysis tasks, including forecasting, imputation, and anomaly detection.